Tecnologia, ricerca e cura per il diabete tipo 1: il ruolo dell'Intelligenza Artificiale

22 Marzo 2025

Sabato 22 marzo, ore 10.00-15.30. Opificio Golinelli, Sala Conferenze - Via Paolo Nanni Costa 14, Bologna.

Promuovere la consapevolezza sulla ricerca avanzata nella cura del diabete di tipo 1, evidenziando come l'Intelligenza Artificiale (IA) stia rivoluzionando ricerca, diagnosi, trattamento e gestione del diabete.

L’EVENTO È GRATUITO con iscrizione obbligatoria tramite eventbrite.

Il diabete di tipo 1 (DT1) rappresenta una delle sfide più complesse per la medicina moderna. Caratterizzato dalla distruzione autoimmune delle cellule beta pancreatiche e dall’assenza di secrezione endogena di insulina, il DT1 richiede una gestione intensiva quotidiana per prevenire complicanze a lungo termine e garantire una buona qualità di vita. Nonostante decenni di ricerca, lo sviluppo di terapie che possano modificare l’esordio e l’evoluzione della malattia rimane limitato da ostacoli scientifici e logistici significativi.

Negli ultimi anni, l'Intelligenza Artificiale (IA) e l'apprendimento automatico (machine learning) hanno mostrato un potenziale straordinario nel trasformare la ricerca e la tecnologia per la cura del DT1. L’evento del 22 marzo 2025 si propone di esplorare come queste tecnologie possano rivoluzionare il panorama, accelerando lo sviluppo di nuove terapie e migliorando la qualità di vita di pazienti e caregiver.

Obiettivi dell’Evento

· Fornire una panoramica delle tecnologie di IA applicate alla ricerca sul DT1, con particolare attenzione alla medicina personalizzata.

· Esaminare le innovazioni nell’uso dell’IA per la gestione clinica del DT1, inclusi sistemi di somministrazione automatizzata di insulina e piattaforme di monitoraggio continuo del glucosio.

· Favorire il dialogo tra scienziati, clinici e aziende tecnologiche per identificare sinergie che accelerino l’innovazione e l’adozione di nuove soluzioni.

· Valutare le sfide e le opportunità nell’utilizzo dell’IA, inclusi aspetti etici, di regolamentazione e di interpretabilità dei modelli.